Heuristika
Heuristik (heuristics) adalah seni dan ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan suatu penemuan. Kata ini berasal dari akar yang sama dalam bahasa Yunani dengan kata "eureka", berarti 'untuk menemukan'.[1] Heuristik yang berkaitan dengan pemecahan masalah adalah cara menujukan pemikiran seseorang dalam melakukan proses pemecahan sampai masalah tersebut berhasil dipecahkan.[2] Ini berbeda dari algoritme di mana hanya digunakan sebagai peraturan atau garis pedoman, bertentangan dengan prosedur invarian.
Heuristik mungkin tidak selalu mencapai hasil yang diinginkan atau memecahkan masalah atau mungin justru menimbulkan masalah baru untuk dipecahkan, tetapi proses heuristik ini dapat teramat berharga pada proses berpikir seseorang di mana pada proses pemecahan masalah banyak menuntut pemikiran relasional antarkomponen yang membentuk masalah tersebut sehingga dapat meningkatkan kualitas pemikiran yang lebih tinggi. Heuristik yang baik secara dramatis bisa mengurangi waktu yang diharuskan memecahkan masalah dengan menghapuskan keperluan untuk mempertimbangkan kemungkinan atau relasi antar komponen pembentuk masalah yang mungkin tidak relevan digunakan.
Gambaran Umum
Heuristik adalah strategi yang diambil dari pengalaman sebelumnya dengan permasalahan yang serupa. Strategi ini bergantung pada informasi yang siap diakses, meskipun belum tentu berhubungan, untuk mengontrol penyelesaian masalah dari manusia, mesin, dan isu abstrak.[3][4]
Heuristik yang paling fundamental adalah coba dan salah, yang bisa digunakan dalam segala permasalahan dari hal paling sederhana sampai menetukan variabel dalam permasalahan aljabar. Dalam matematika, beberapa heuritik paling umum melibatkan penggunaan presentasi visual, asumsi tambahan, penalaran maju/mundur, dan simplifikasi.[5] Berikut adalah beberapa heuristik umum dari buku How to Solve It karya George Pólya:[6]
- Jika Anda menemui kesulitan dalam memahami permasalahan, cobalah membuat gambar.
- Jika Anda tidak mampu menemukan solusi, coba asumsikan Anda sudah memiliki solusi dan lihat apa yang bisa ditarik dari sana ("berpikir mundur").
- Jika permasalahannya abstrak, coba telaah contoh yang konkret.
- Coba atasi permasalahan umum terlebih dulu (paradoks inventor: perencanaan yang lebih ambisius memiliki kemungkinan lebih besar untuk berhasil).
Sejarah
Heuristik sebagai prosedur preskriptif
Metode heuristik pertama kali dikembangkan dalam filsafat dan matematika yang dikembangkan oleh filsuf Catalan bernama Raimundus Lullus (1232–1316) pada abad ketiga belas dengan melihat perkembangan skolastisisme dari Aristoteles kemudian menyelesaikan sejumlah masalah dengan metode pendekatan.[7][2] Dalam mengilustrasikan algoritma tradisional, di mana perangkat dapat secara otomatis menghasilkan semua kombinasi agama dan filosofis atribut yang bisa digunakan dalam debat.[2]
Pada abad ketujuh belas Gottfried Wilhelm Leibniz (1646–1716) seorang filsuf Jerman[8][9] memiliki tujuan serupa, meskipun bahkan lebih megah dari pada Raimundus Lullus, yaitu untuk mengembangkan algoritma untuk memecahkan masalah yang mungkin dengan menggunakan bahasa universal yang akan memungkinkan setiap masalah yang mungkin untuk diwakili. Semakin jelas, dengan pendekatan algoritmik Raimundus Lullus dapat dengan mudah menyebabkan ledakan kombinatorial sehingga ia mengeksplorasi heuristik dan menjelajahinya ruang lebih mendalam.[2] René Descartes (1596–1650), polymath Prancis dari abad ketujuh belas,[10] telah merumuskan aturan-aturan sederhana untuk memandu memecahkan masalah dengan cukup melihat aspek yang relevan daripada melihat keseluruhan masalah.[11]
Pada abad kesembilan belas, ahli matematika dan filsuf Bernard Bolzano (1781–1848), mengembangkan lebih lanjut pendekatan ini untuk agen epistemik. Ilmuwan ini mengemukakan bahwa heuristik terdiri dari prosedur yang lebih umum dan relatif tidak jelas. Sehingga ia bertujuan untuk menawarkan solusi menuju pengetahuan di luar deduksi yang tepat agar dapat mendorong pemikiran kreatif dan membantu memecah masalah.[11]
Metode heuristik untuk pemecahan masalah dan penemuannya, menerima pengakuan yang lebih luas di bidang matematika modern melalui karya matematikawan George Pólya (1887–1985). Seperti, menemukan analogi untuk masalah, menemukan masalah yang lebih spesifik, atau menguraikan dan menggabungkan kembali masalah.[12]
Prinsip satisficing merupakan heuristik untuk pengambilan keputusan berurutan menurut Simon (1956).[13] Ia membandingkan dengan mengidentifikasi pilihan terbaik secara keseluruhan ataupun mengevaluasi setiap pilihan yang disesuaikan dengan memenuhi tingkat aspirasi minimum terhadap pilihan pertama yang ditemui sehingga memenuhi persyaratan yang dipilih.[11]
Studi heuristik dalam pengambilan keputusan manusia dikembangkan pada 1970-an dan 1980-an oleh psikolog Amos Tversky dan Daniel Kahneman[14] meskipun konsep tersebut awalnya diperkenalkan oleh peraih Nobel Herbert A. Simon,[15] Sebagai objek utama penelitian, ia mengemukakan bahwa pembuat keputusan harus dipandang sebagai rasional yang terbatas, dan telah menawarkan model yang menghasilkan utilitas tertinggi atau perolehan kepuasan dalam operasi pengambilan.[16] Dia menciptakan istilah satisficing, yang menunjukkan situasi di mana orang mencari solusi, atau menerima pilihan atau penilaian, yang "cukup baik" untuk tujuan mereka meskipun mereka dapat dioptimalkan.[17]
Heuristik sebagai strategi model komputasi
Kemunculan komputer sebagai alat komputasi dan metafora pikiran di tahun 1970-an melahirkan upaya untuk mensimulasikan perilaku cerdas dalam mesin dalam memecahkan masalah berupa komputasi. Beberapa heuristik telah diidentifikasi dalam berbagai konteks. Penelitian sistematis yang heuristik diterapkan ketika suatu proses kognitif yang mana mendasari heuristik. Svenson (1979) mengklasifikasikan aturan keputusan sepanjang beberapa dimensi.[18] Gigerenzer (2001) telah mengusulkan "Kotak Alat Adaptif (Toolbox Adaptif)", yang mencirikan heuristik di sepanjang tiga modul: aturan pencarian, aturan berhenti dan aturan keputusan. Prinsip-prinsip dasar model komputasi yang disesuaikan dengan tugas, situasi dan keputusan pembuat yakni pertama-tama mengubah dua pendekatan dari literatur menjadi bentuk yang lebih formal. Lalu setelah memperoleh prosedur keputusan komputasi umum yang menggabungkan kedua pendekatan dan mendiskusikan serta bagaimana komponennya membentuk blok bangunan heuristik yang berbeda.[19] Kemudian mendiskusikan model dengan sehubungan dengan peralatan adaptif (Gigerenzer, 2001) dan klasifikasi Svenson (1979).
Konsepsi baru heuristik dalam hal ekologis strategi rasional Gigerenzer (2001) juga menantang keyakinan yang mengakar kuat bahwa heuristik ditakdirkan untuk menghasilkan hasil terbaik kedua dan pengoptimalan itu selalu lebih baik dari toolbox adaptif.[20]
Penilaian probabilitas dan frekuensi
Strategi heuristik dalam pemecahan masalah dapat dibagi menjadi empat bagian untuk dapat mempengaruhi penilaian dari probalitas dan frekuensinya yakni ketersediaan (availability), keterwakilan (representativeness), penahan dan penyesuaian (anchoring and adjustment), serta keakraban (familiarity).[21]
Ketersediaan
Heuristik ketersediaan beroperasi pada gagasan bahwa jika sesuatu dapat dipanggil ulang,[22] hal itu harus penting, atau setidaknya lebih penting daripada solusi alternatif agar mudah diingat karena informasi mudah didapat.[23]
Keterwakilan
Heuristik keterwakilan digunakan ketika membuat penilaian tentang probabilitas subjektif dari suatu informasi/peristiwa dengan menentukan sejauh mana peristiwa memilik kemiripan karakteristik penting atau mencerminkan fitur yang menonjol dari proses yang dihasilkan.[24]
Penahan dan penyesuaian
Heuristik penahan dan penyesuaian digunakan untuk memengaruhi cara orang menilai probabilitas secara intuitif di mana orang mulai dengan titik referensi yang disarankan secara implisit ("jangkar atau penahan") dan membuat penyesuaian untuk mencapai perkiraan mereka berupa informasii tambahan.[25]
Keakraban
Heuristik keakraban didefinisikan untuk menilai peristiwa sebagai lebih sering atau penting karena lebih akrab dalam ingatan.[26] Heuristik keakraban ini didasarkan pada penggunaan skema atau tindakan masa lalu sebagai perancah untuk perilaku dalam situasi baru (namun akrab).
Kecerdasan buatan
Sebuah heuristik dapat digunakan dalam sistem kecerdasan buatan ketika mencari sebuah ruang solusi. Heuristik ini diambil dengan menggunakan beberapa fungsi yang ditaruh dalam sistem oleh desainer, atau dengan menyesuaikan beban dari cabang yang ditentukan dari seberapa besar peluang setiap cabang mengarah kepada goal node.
Kritik dan kontroversi
Konsep heuristik memiliki kritik dan kontroversi. Kritik "Kita Tidak Mungkin Sebodoh Itu" berargumen bahwa rata-rata manusia memiliki kemampuan yang rendah untuk membuat pertimbangan yang efektif dan berdasar data.
Lihat juga
Pranala luar
- (Inggris) Heuristic Wiki
- (Inggris) Heuristics and artificial intelligence in finance and investment
Referensi
Catatan kaki
- ^ Liljedahl, Peter; Santos-Trigo, Manuel; Malaspina, Uldarico; Bruder, Regina (2016). Problem Solving in Mathematics Education (PDF) (dalam bahasa Inggris). New York: Springer International Publishing. hlm. 2. doi:10.1007/978-3-319-40730-2. ISBN 978-3-319-40729-6. ISSN 2366-5947.
- ^ a b c d Hertwig & Pachur 2015, hlm. 829.
- ^ Pearl, Judea (1983). Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving. New York, Addison-Wesley, p. vii. ISBN 978-0-201-05594-8
- ^ Emiliano, Ippoliti (2015). Heuristic Reasoning: Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics. Switzerland: Springer International Publishing. hlm. 1–2. ISBN 978-3-319-09159-4.
- ^ "The Definitive Glossary of Higher Mathematical Jargon — Heuristics". Math Vault (dalam bahasa Inggris). 2019-08-01. Diakses tanggal 2019-10-23.
- ^ Pólya, George (1945) How to Solve It: A New Aspect of Mathematical Method, Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 0-691-02356-5 ISBN 0-691-08097-6
- ^ Yates, Frances A. (1954). "The Art of Ramon Lull: An Approach to It through Lull's Theory of the Elements". Journal of the Warburg and Courtauld Institutes (dalam bahasa Inggris). University of Chicago Press. 17 (1-2): 115. doi:10.2307/750135.
- ^ Belaval, Yvon (2021). "Gottfried Wilhelm Leibniz German philosopher and mathematician". britannica.com/. Diakses tanggal 2021-12-15.
- ^ Stanford Encyclopedia of Philosophy (2007). "Gottfried Wilhelm Leibniz". plato.stanford.edu. Diakses tanggal 2021-12-15.
- ^ Fikri, Mursyid (2018). "Rasionalisme Descartes dan Implikasinya Terhadap Pemikiran Pembaharuan Islam Muhammad Abduh" (PDF). Jurnal Tarbawi. 3 (2): 129. ISSN 2527-4082.
- ^ a b c Hertwig & Pachur 2015, hlm. 830.
- ^ Alexanderson, Gerald L.; Pólya, George; Boas, Ralph Philip (2000). The random walks of George Pólya (dalam bahasa Inggris). America: Mathematical Association of America. hlm. 2. ISBN 9780883855287.
- ^ Simon, Herbert A. (1956). "Rational Choice and the Structure of the Environment" (PDF). Psychological Review. 63 (2): 129–138. CiteSeerX 10.1.1.545.5116 . doi:10.1037/h0042769. PMID 13310708. (hlm. 129: "Evidently, organisms adapt well enough to 'satisfice'; they do not, in general, 'optimize'."; hlm 136: "A 'satisficing' path, a path that will permit satisfaction at some specified level of all its needs".)
- ^ Kahneman, Paul & Tversky 1982, hlm. xi-xii.
- ^ Barros, Gustavo (2010). "Herbert A. Simon and the concept of rationality: Boundaries and procedures". Brazilian Journal of Political Economy (dalam bahasa Inggris). 30 (3): 456. doi:10.1590/S0101-31572010000300006.
- ^ Kahneman, Daniel (2003). "Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics". The American Economic Review (dalam bahasa Inggris). American Economic Association. 93 (5): 1449–1475. doi:10.1257/000282803322655392.
- ^ "Heuristics and heuristic evaluation". Interaction-design.org. Diakses tanggal 2021-12-14.
- ^ Svenson, Ola (1979). "Process descriptions of decision making". Organizational Behavior and Human Performance (dalam bahasa Inggris). 23 (1): 86. doi:10.1016/0030-5073(79)90048-5.
- ^ Kirsch, Alexandra (2018). "A Computational Model of Heuristic Decision Making". Cognitive Processing (dalam bahasa Inggris). 20 (7): 2. doi:10.1007/s10339-019-00904-3. hal-01693687v1.
- ^ Gigerenzer, Gerd; Gaissmaier, Wolfgang (2011). "Heuristic Decision Making" (PDF). Annual Review of Psychology (dalam bahasa Inggris). 16 (1): 456. doi:10.1146/annurev-psych-120709-145346.
- ^ "Menengok manfaat heuristic di pasar". kolom.kontan.co.id. Diakses tanggal 2021-12-14.
- ^ Ashcraft & Radvansky 2013, hlm. 2.
- ^ "Availability Heuristic". oxfordreference.com. Diakses tanggal 2021-12-14.
- ^ Kahneman & Tversky 1972.
- ^ Ashcraft & Radvansky 2013, hlm. 515.
- ^ Ashcraft & Radvansky 2013, hlm. 6.
Rujukan
- Kahneman, Daniel; Tversky, Amos (1972). "Subjective probability: A judgment of representativeness" (PDF). Cognitive Psychology (dalam bahasa Inggris). 3 (3): 430–454. doi:10.1016/0010-0285(72)90016-3.
- Ashcraft, Mark H.; Radvansky, Gabriel A. (2013). Cognition (PDF) (dalam bahasa Inggris). Pearson. ISBN 9781292021478.
- Hertwig, Ralph; Pachur, Thorsten (2015). "Heuristics, History of". Science (dalam bahasa Inggris). 10: 829–835. doi:10.1016/B978-0-08-097086-8.03221-9.
- Kahneman, Daniel; Paul, Slovic; Tversky, Amos (1982). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases (PDF) (dalam bahasa Inggris). Cambridge, UK: Cambridge University Press. hlm. 278. ISBN 978-0-52128-414-1.